java 数据库重复提交

### 防止Java应用程序对数据库进行重复提交

为了有效防止Java应用程序中的重复提交问题，可以采用多种策略和技术手段来确保数据的一致性和准确性。以下是几种常见的方法：

#### 使用Redis分布式锁机制
通过引入Redis作为缓存层，在每次接收到新的订单创建请求时，先基于订单信息计算出唯一的哈希值，并以此为键去查询Redis中是否存在对应的记录。如果不存在，则说明这是首次提交；反之则是重复操作。

String orderHash = calculateOrderHash(orderInfo); // 计算订单hash值
Boolean isExists = redisTemplate.opsForValue().getOperations().hasKey(orderHash);
if (isExists != null && isExists.booleanValue()) {
    throw new RepeatSubmitException("请勿重复提交");
} else {
    redisTemplate.opsForValue().set(orderHash, "locked", expirationTime, TimeUnit.SECONDS);
}

这种方法不仅能够有效地阻止短时间内同一用户的多次点击行为所带来的冗余事务处理，同时也适用于跨服务器环境下的并发控制场景[^3]。

#### 应用AOP切面编程配合自定义注解
另一种方式是在业务逻辑层面加入面向切面(AOP)的支持，利用Spring框架提供的功能开发一个专门用于检测并拦截可能存在的重复调用情况的组件。当某个受保护的方法被触发执行之前，会自动检查其上标记了`@LocalLock`这样的特殊属性，进而决定是否允许继续向下流转还是立即返回错误响应给前端界面。

@Aspect
@Component
public class LocalLockInterceptor {

    @Around("@annotation(localLock)")
    public Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint, LocalLock localLock) throws Throwable {
        String key = generateUniqueKey(joinPoint, localLock.key());
        if (!cacheManager.getCacheNames().isEmpty() && cacheManager.getCache(CACHE_NAME).get(key) != null){
            throw new DuplicateRequestException("Duplicate request detected.");
        }
        
        Cache.ValueWrapper result = cacheManager.getCache(CACHE_NAME).putIfAbsent(key, Boolean.TRUE);
        try{
            return result == null ? joinPoint.proceed():null;
        }finally{
            if(result==null){
                Thread.sleep(localLock.expire()*1000L);
                cacheManager.getCache(CACHE_NAME).evict(key);
            }
        }
    }

    private static final String CACHE_NAME="local_lock";
    
    ...
}

此方案的优势在于它可以在不改变原有服务接口签名的前提下轻松集成到现有项目结构之中，极大地方便了后期维护工作的同时也提高了系统的灵活性和可扩展性[^4]。